数据驱动的拖挂房车质心安全域分析

李宝军，高世哲，高妍，靳春宁，胡平

(大连理工大学 运载工程与力学学部 汽车工程学院，辽宁 大连 116024)

0 引 言

自驾游的兴起带动房车市场的发展，拖挂房车凭借其性价比高等优势受到越来越多旅行爱好者的青睐。拖挂房车能够在有限空间内解决旅行者的衣食住行等问题，因此房车中会放置多种必需物品，物品摆放不可避免地具有较大随意性。房车中通常还会配备多个水箱，在房车行使过程中水会流动，因此拖挂房车的质心位置变化具有较大的不确定性。质心位置变化会影响房车底盘结构的安全性，且通常情况下底盘结构损坏前不易感知、损坏后不易修复，影响拖挂房车的安全性和旅居生活质量。

上述研究表明，车辆质心位置变化不仅会影响行驶安全，而且会影响车辆结构的安全性。研究质心的最佳分布范围，能够提升车辆安全性。

1 拖挂房车质心安全域

基于某款额定载质量为1.4 t的拖挂房车，构建质心安全域。安全系数

(1)

式中：为材料的屈服强度；为结构的最大应力。

安全系数越大说明结构越安全。安全域是指底盘结构的安全系数均大于安全系数阈值的区域，可以根据使用者的需求和材料要求进行设定。

拖挂房车质心安全域的构建过程见图1。首先，构建拖挂房车的有限元模型，通过批量操作设置种工况(=1,2,…,)的参数，改变质心坐标，构建仿真数据集；然后，使用仿真数据集构建神经网络模型，根据需求设置安全系数阈值和质心采样点集{}(=1,2,…,)，输入神经网络并预测安全系数，获取安全系数=的点集{s,}(=1,2,…,)，拟合即可得到安全边界曲面，将曲面沿轴向下拉伸到平面，即可得到工况下的质心安全域；最后，对种工况下求得的安全域{,,…,}进行布尔求交运算，即可得到拖挂房车的质心安全域及安全边界。

图1 拖挂房车质心安全域的构建过程

构建拖挂房车质心的安全域，能够为其空间布局和物品摆放提供指导，保证拖挂房车的使用安全和行驶安全。

2 构建拖挂房车底盘有限元模型

2.1 拖挂房车底盘建模

以车厢地板中心位置作为坐标原点，车辆行驶方向定义为向正方向，车辆行驶方向的左侧定义为向正方向，地板上方定义为向正方向，建立拖挂房车的坐标系。将现有某款拖挂房车底盘几何模型导入HyperMesh中进行前处理，建立有限元模型，并使用OptiStruct进行有限元计算。底盘的纵梁和横梁均为钢板冲压件，采用壳单元进行简化；车厢内的重物通过质量点模拟，并使用RBE3单元与车厢地板连接。通过施加全局加速度的方式施加载荷，取为9.81 m/s，向量(,,)表示加速度；边界条件通过约束位移的方式施加。

拖挂房车车厢通常由三明治板组合而成，中间有铝骨架填充，以提高车厢的强度和刚度。建立车厢骨架有限元模型，并将钢制底盘与铝制骨架进行组装。材料力学性能参数通过金属拉伸试验得到，具体见表1。某拖挂房车底盘有限元模型见图2，因为仅需要对底盘进行应力分析，所以后处理时隐藏车厢骨架。

表 1 拖挂房车底盘材料力学性能

图2 某拖挂房车底盘有限元模型，mm

2.2 载荷及边界条件

道路行驶工况不断变化，拖挂房车底盘的受力状态也会随之改变。在有限元分析时，根据载荷和边界约束条件，考虑4种底盘受力工况，即弯曲工况、制动工况、转向工况和混合工况。

2.2.1 弯曲工况

1975年2月25-28日召开的第一届印尼语言政策研讨会强调，印尼语作为国民语言的功能如下：国民自尊象征；国民身份象征；国民民族团结象征；各民族各地区凝聚的纽带。该研讨会也强调了印尼语作为官方语言的4个功能：国家官方语言；教育机构的教学用语；全国政府部门的行政语言；民族文化及科技发展的官方语言。总之，印尼语在全国各领域处于至高无上的地位。

弯曲工况为拖挂房车满载且在路况良好水平路面上匀速直线行驶时其底盘的受力状态，是最常见的工况之一。在该工况下，拖挂房车底盘仅承受竖直向下的弯曲载荷，主要包括车身、车厢内部物品、水箱以及其他附属部件产生的重力载荷。该工况下的全局加速度(,,)=(0,0,-10)，边界约束条件为前方拖钩处限制、和方向位移，左、右两侧车轮限制、方向位移。

222 制动工况

制动工况模拟前车发生紧急制动时，拖挂房车底盘的整体受力状态。在该工况下，底盘不仅会承受垂直向下的载荷，还会承受因制动而产生的纵向惯性载荷，且纵向载荷的大小受整车总质量的影响。汽车的地面制动力可以采用制动力系数表示，制动力系数的最大值称为峰值附着系数。前车在干燥的混凝土或沥青路面制动时的峰值附着系数取值范围为08～09，取前车地面制动力达到最大即=09，则最大制动加速度

==-09

(2)

在该工况下，全局加速度(,,)=(-09,0,-10)。边界约束条件为前方拖钩处限制、、方向位移，左、右两侧车轮限制、方向位移。

223 转向工况

转向工况模拟前车牵引拖挂房车转向时拖挂房车底盘的受力状态。在该工况下,拖挂房车底盘不仅承受垂直向下的重力载荷，还承受由于转向产生的侧向惯性力载荷。根据道路设计标准，当车辆在道路上以70 km/h的车速转向时，道路的转弯半径为90 m，则拖挂房车受到的侧向加速度

(3)

式中：为行驶速度；为转弯半径。

在该工况下，全局加速度(,,)=(0,-043,-10)。边界约束条件为前方拖钩处限制、、方向的位移，左、右两侧车轮限制、方向的位移。由于边界约束条件对称，左转工况和右转工况类似，因此只选取右转工况进行研究。

224 混合工况

3 基于神经网络的结构安全性预测

3.1 构建仿真数据集

使用HyperMesh对有限元模型进行前处理，生成求解文件，批量修改求解文件中的质心坐标等参数并进行有限元计算，即可得到用于神经网络训练的仿真数据集。对4种工况分别设定加速度向量，通过改变质心坐标构建4个仿真数据集。采用均匀采样的方法，有限元模型的参数及其取值范围和采样间隔见表2。每个数据集有4 911组数据，4个数据集共19 644组数据。

表 2 有限元模型变量的取值范围及采样间隔

3.2 构建回归网络

BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，预测精度高、容错性佳。BP神经网络的思想是将输入数据正向传播，将误差反向反馈以修改网络，如此不断迭代直至网络精度达到要求。BP网络模型的输入为质心坐标(,,)，输出为底盘结构的安全系数。数据集按照7.0∶1.5∶1.5的比例划分为训练集、测试集和验证集。为提高神经网络性能，使用双隐含层的BP神经网络。隐含层神经元个数

(4)

式中：为输入层神经元个数；为输出层神经元个数；为1～10之间的任意常数。

对各个神经元取值个数进行误差分析可知，当隐含层神经元个数=12时误差最小。

4 结果讨论

4.1 神经网络准确性分析

采用测试集数据的均方根误差和平均绝对误差对神经网络的准确性进行分析。

均方根误差能够反应样本的离散程度，表现预测值与真实值之间的差异，均方根误差值越小，表示预测值越接近真实值，其计算公式为

(5)

根据式(5)，4种工况下神经网络的均方根误差分别为0001 9、0002 0、0002 9和0003 3。

平均绝对误差表示预测值与真实值之间绝对误差的平均值，其计算公式为

(6)

根据式(6)，4种工况下神经网络的平均绝对误差分别为0001 1、0007 9、0001 4和0001 3。

由此可知，4种工况下测试集的均方根误差和平均绝对误差均较小，说明神经网络的准确性较高。

4.2 构建拖挂房车各工况安全域

在不同工况下，拖挂房车所受到的载荷不同，因此其安全域也存在差别。取该拖挂房车的额定载质量为1.4 t计算安全系数，综合考虑该拖挂房车的行驶工况和工作环境，安全系数阈值取=1.2，即安全系数计算结果大于1.2的区域为安全域。4种工况下拖挂房车的质心安全域见图3。在弯曲工况下，底盘仅承受垂直向下的载荷，因此安全域较大，且能够涵盖其他3种工况的安全域；在制动和转向工况下，底盘除承受垂直载荷外，还需要承受纵向和侧向的载荷，是在弯曲工况的基础上添加载荷，因此这2种工况的安全域均小于弯曲工况；混合工况是弯曲、制动和转向工况的混合，其安全域最小。

(a) 弯曲工况

4.3 构建拖挂房车整体的质心安全域

对上述4个安全域进行布尔求交，即可得到=1.2时拖挂房车整体的质心安全域及其对应的边界曲面，本文选择双三次B样条曲面。安全系数取值不同时质心安全域及其边界曲面示意见图4。混合工况是其他3种工况的混合，因此混合工况的安全区域与其他3种工况安全区域的交集基本一致，边界曲面中的小平面区域由制动工况和混合工况求交得到。与制动工况相比，混合工况存在侧向载荷，底盘受到的总载荷发生偏转，其前部结构的受力状态得到改善，因此在局部出现混合工况安全域大于制动工况安全域的情况。

4.4 安全域内、外质心点有限元仿真验证

分别选择安全域内、外的质心点进行有限元分析测试，验证安全域的准确性。

(a1) 质心安全域

取位于弯曲工况安全域外的一点，质心坐标(,,)=(900,0,800)，使用OptiStruct进行有限元分析，底盘应力云图见图5。最大应力出现在车轴处，为374.0 MPa，安全系数为1.15。有限元计算结果与预测结果一致。

图5 弯曲工况安全域外取值时底盘的应力云图，MPa

取位于弯曲工况安全域内且制动工况安全域外的一点，质心坐标(,,)=(500,0,300)，使用OptiStruct进行有限元分析，其应力云图见图6。弯曲工况下最大应力为184.9 MPa，安全系数为2.33；制动工况下最大应力出现在车轴处，为410.9 MPa，安全系数为1.05。有限元计算结果与预测结果一致。

(a) 弯曲工况

取位于整体质心安全域内的一点，质心坐标(,,)=(200,0,300)，使用OptiStruct进行有限元分析，其应力云图见图7。弯曲工况下最大应力为102.0 MPa，安全系数为4.22；制动工况下的最大应力为269.0 MPa，安全系数为1.60；转向工况下最大应力为262.4 MPa，安全系数为1.64；混合工况下的最大应力为272.4 MPa，安全系数为1.58。有限元计算结果均处于安全域内，与预测结果一致。

(a) 弯曲工况

5 结 论

通过对拖挂房车底盘有限元模型批量化处理，构建仿真数据集，使用神经网络拟合质心坐标与拖挂房车底盘结构安全性之间的关系，计算拖挂房车在弯曲、制动、转向和混合工况下的质心安全域，并对各安全区域进行布尔求交，得到整体的质心安全域及其边界曲面。BP神经网络测试集的均方根误差和平均绝对误差均较小，可认为BP网络的准确性较高，能够根据质心坐标和工况预测结构的安全系数。使用OptiStruct分别在安全域内、外取值进行计算，验证安全域的准确性。